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公开（公告）号CN118015018B | 申请号CN202410184484.3 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人电子科技大学 |
分类号G06T7/11(2017.01), G06V10/80(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06V10/26(2022.01), G06N3/0464(2023.01) | 申请日2024-02-19 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601520570100005 | 源数据页码2257 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种面向心脏超声图像的轻量级分割算法，涉及图像处理技术领域，其采用训练好的轻量级分割算法模型对心脏超声图像进行分割，包括：采用有序结合通道剪枝与权重转换共享的特征提取网络MobileViT对预处理后的心脏超声图像进行特征提取，得到四个有效特征层；根据第四有效特征层，基于轻量化的可分离空间金字塔特征提取网络得到有效压缩特征层；对第一、二、三有效特征层和有效压缩特征层进行特征融合，之后利用1x1卷积调整通道数，再经过4倍上采样得到最终的预测结果。本发明在模型的轻量化上实现显著效果，设计了多尺度特征融合的方法找到更丰富的特征信息以增强模型的鲁棒性，在具有高分割精度的情况下提高了图像分割效率。
附图 1